基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法和系统技术方案

本申请公开了一种基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法和系统，包括：按照植株的最大分布密度，生成由多组样本块构成和含有多种植株的总体样本集；统计总体样本集中不同类别的植株的分布数量比例，根据分布数量比例，从总体样本集中将不同类别的植株进行拆分，生成与不同类别的植株对应的子样本集；根据预设的划分值对不同类别的植株对应的子样本集进行密度划分处理，生成不同密度值的密度样本块；根据在可视化界面中输入的目标位置的植株类别、密度等级和/或坐标信息，将不同类别的植株的密度样本块进行多层拼铺的合成处理，生成具有多种类别及密度的植被分布图。本发明专利技术解决了对大面积植被分布的快速合成的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法和系统
本申请涉及场景模拟领域，具体地说，是涉及一种基于泊松盘样本块(Poissondisktiles)的多密度多物种植被分布快速合成方法和系统。
技术介绍
随着林业数据获取技术的不断发展，林业生产和管理对高效的林业数据处理方法的需求越来越迫切。为了便于对林业信息或相关的生态数据进行直观分析而对森林进行虚拟场景模拟，即将现实中的森林进行三维重现，通过生成植物在森林区域中的位置分布信息形成样本快，进一步构建大规模的森林场景。但是，在大规模的森林场景中，往往包含有上百万棵树木，即使不考虑几何复杂度和绘制计算量，仅是巨大数量的树木的位置分布计算与位置存储都是一个具有挑战性的问题，它将直接影响到场景的规模与运行效果。现有技术中，在森林场景建模的过程中，对于植被分布最常用的方式是随机函数布点，但完全随机的分布并不符合现实中植被分布的规律，是因为在森林生态系统中，资源竞争的作用会使各类植被之间保持一定距离(以吸收阳光、水分、养分等)。虽然可以采用泊松盘分布(Poissondisk)来近似表示这种现象，但直接生成泊松盘分布涉及到空间位置的比较，当分布数量巨大时会消耗大量时间，而且对于建模所生成的数据，当分布量非常大时也会消耗大量的存储空间。Wangtiles方法(一种数据合成方法)所合成的数据没有明显的重复或周期性的感觉。但Wangtiles方法在合成泊松盘分布时存在圆盘越界和顶角问题，其中，圆盘越界是指在一个预生成的样本块内，靠近边界附近的圆盘可能会超出边界，在拼铺时影响到相邻的样本块。顶角问题是指，Wangtiles方法中对角线方向的样本块并没有约束关系，所以两个对角线方向邻接的样本块在顶角处可能出现圆盘冲突。Wangtiles方法可用于多种类型的数据合成，圆盘越界和顶角问题是针对合成Poissondisk分布时遇到的，故作此调整。在应用Wangtiles方法合成泊松盘分布时，Alsweis的《Wang-Tilesforthesimulationandvisualizationofplantcompetition》中预处理阶段完全没有考虑样本块边界处的连续性，在边界处必然产生圆盘交叠冲突(如图所示在拼铺后产生了边界噪声)，拼铺后的冲突消除处理显然降低了合成效率。而作为一种优化方法，例如《基于GIS数据的植被实时虚拟可视化》(唐飞)中所使用的“一种通过Wangtiles合成大量Poissondisk分布的方法”是基于Lloyd’s放松算法对样本组内的原始分布进行预处理，消除了边界冲突，使其可以按照边界标记在拼铺时直接进行快速匹配。但在大规模植物的分布模拟中，这种方法存在一系列影响效果和性能的问题：样本块的规模只能是8个；所需的迭代处理过程相当耗时；并且所生成的tiles的边界处的点集密度可能低于内部；此外，该方法依然无法解决顶角问题。当合成的植被规模较大时，这种方式的后处理计算量将非常大，使其不适用于大面积植被分布的快速合成。因此，如何解决对大面积植被分布的快速合成的问题，便成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本申请所要解决的技术问题是提供一种基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法和系统，以解决对大面积植被分布的快速合成的问题。为解决上述技术问题，本申请提供了一种基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法，其特征在于，包括：按照植株的最大分布密度，生成由多组样本块构成和含有多种植株的总体样本集；统计所述总体样本集中不同类别的所述植株的分布数量比例，根据所述分布数量比例，从所述总体样本集中将不同类别的所述植株进行拆分，生成与不同类别的所述植株对应的子样本集；根据预设的划分值对不同类别的所述植株对应的所述子样本集进行密度划分处理，生成不同密度值的密度样本块；根据在可视化界面中输入的目标位置的植株类别、密度等级和/或坐标信息，将不同类别的所述植株的所述密度样本块进行多层拼铺的合成处理，生成具有多种类别及密度的植被分布图。优选地，统计所述总体样本集中不同类别的所述植株的分布数量比例，根据所述分布数量比例，从所述总体样本集中将不同类别的所述植株进行拆分，生成与不同类别的所述植株对应的子样本集，进一步为：统计所述总体样本集中各所述样本块上不同类别的所述植株的分布数量比例，对各所述样本块中的不同类别的所述植株的分布点建立索引表，根据不同类别的所述植株的所述分布数量比例对所述索引表拆分为多段，生成与不同类别的所述植株对应的子样本集。优选地，拆分的所述索引表中每段含有的分布数量为：预先设置的所述植株的最大分布密度与不同类别的所述植株的分布数量比例的乘积。优选地，根据在可视化界面中输入的目标位置的植株类别、密度等级和/或坐标信息，将不同类别的所述植株的所述密度样本块进行多层拼铺的合成处理，进一步为：按每种植株类别标识依次识别在可视化界面中输入的所述目标位置的密度等级标识和/或坐标网格参数，识别出所述密度等级标识为n时，抽取该类别植株对应的所述密度值为n的子样本集中由坐标网格参数映射的所述密度样本块，拼铺合成在所述目标位置；识别出所述密度等级标识为0时，在所述目标位置不进行该植株层的拼铺合成处理。优选地，统计的所述总体样本集中不同类别的所述植株的分布数量比例之和为1。为解决上述技术问题，本申请还提供了一种基于泊松盘样本块的植被分布快速合成系统，其特征在于，包括：总体样本单元、子样本单元、密度划分单元以及分布合成单元，其中，所述总体样本单元，用于按照植株的最大分布密度，生成由多组样本块构成和含有多种植株的总体样本集；所述子样本单元，用于统计所述总体样本集中不同类别的所述植株的分布数量比例，根据所述分布数量比例，从所述总体样本集中将不同类别的所述植株进行拆分，生成与不同类别的所述植株对应的子样本集；所述密度划分单元，用于根据预设的划分值对不同类别的所述植株对应的所述子样本集进行密度划分处理，生成不同密度值的密度样本块；所述分布合成单元，用于根据在可视化界面中输入的目标位置的植株类别、密度等级和/或坐标信息，将不同类别的所述植株的所述密度样本块进行多层拼铺的合成处理，生成具有多种类别及密度的植被分布图。优选地，所述子样本单元，进一步用于：统计所述总体样本集中各所述样本块上不同类别的所述植株的分布数量比例，对各所述样本块中的不同类别的所述植株的分布点建立索引表，根据不同类别的所述植株的所述分布数量比例对所述索引表拆分为多段，生成与不同类别的所述植株对应的子样本集。优选地，拆分的所述索引表中每段含有的分布数量为：预先设置的所述植株的最大分布密度与不同类别的所述植株的分布数量比例的乘积。优选地，所述分布合成单元，进一步用于：按每种植株类别标识依次识别在可视化界面中输入的所述目标位置的密度等级标识和/或坐标网格参数，识别出所述密度等级标识为n时，抽取该类别植株对应的所述密度值为n的子样本集中由坐标网格参数映射的所述密度样本块，拼铺合成在所述目标位置；识别出所述密度等级标识为0时，在所述目标位置不进行该植株层的拼铺合成处理。优选地，统计的所述总体样本集中不同类别的所述植株的分布数量比例之和为1。与现有技术相比，本申请所述的一种基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法和系统，达到了如下效果：1)本申请通过采本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法，其特征在于，包括：按照植株的最大分布密度，生成由多组样本块构成和含有多种植株的总体样本集；统计所述总体样本集中不同类别的所述植株的分布数量比例，根据所述分布数量比例，从所述总体样本集中将不同类别的所述植株进行拆分，生成与不同类别的所述植株对应的子样本集；根据预设的划分值对不同类别的所述植株对应的所述子样本集进行密度划分处理，生成不同密度值的密度样本块；根据在可视化界面中输入的目标位置的植株类别、密度等级和/或坐标信息，将不同类别的所述植株的所述密度样本块进行多层拼铺的合成处理，生成具有多种类别及密度的植被分布图。

【技术特征摘要】
1.一种基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法，其特征在于，包括：按照植株的最大分布密度，生成由多组样本块构成和含有多种植株的总体样本集；所述植株的最大分布密度，是所述植株在可视化界面中单位区域内的最大分布密度；统计所述总体样本集中不同类别的所述植株的分布数量比例，根据所述分布数量比例，从所述总体样本集中将不同类别的所述植株进行拆分，生成与不同类别的所述植株对应的子样本集；根据预设的划分值对不同类别的所述植株对应的所述子样本集进行密度划分处理，生成不同密度值的密度样本块；所述预设的划分值是以梯度设置的密度比例值，该预设的划分值均为小于1且大于0的数值；根据在可视化界面中输入的目标位置的植株类别、密度等级和/或坐标信息，将不同类别的所述植株的所述密度样本块进行多层拼铺的合成处理，生成具有多种类别及密度的植被分布图。2.如权利要求1所述的基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法，其特征在于，统计所述总体样本集中不同类别的所述植株的分布数量比例，根据所述分布数量比例，从所述总体样本集中将不同类别的所述植株进行拆分，生成与不同类别的所述植株对应的子样本集，进一步为：统计所述总体样本集中各所述样本块上不同类别的所述植株的分布数量比例，对各所述样本块中的不同类别的所述植株的分布点建立索引表，根据不同类别的所述植株的所述分布数量比例对所述索引表拆分为多段，生成与不同类别的所述植株对应的子样本集。3.如权利要求2所述的基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法，其特征在于，拆分的所述索引表中每段含有的分布数量为：预先设置的所述植株的最大分布密度与不同类别的所述植株的分布数量比例的乘积。4.如权利要求1所述的基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法，其特征在于，根据在可视化界面中输入的目标位置的植株类别、密度等级和/或坐标信息，将不同类别的所述植株的所述密度样本块进行多层拼铺的合成处理，进一步为：按每种植株类别标识依次识别在可视化界面中输入的所述目标位置的密度等级标识和/或坐标网格参数，识别出所述密度等级标识为n时，抽取该类别植株对应的所述密度值为n的子样本集中由坐标网格参数映射的所述密度样本块，拼铺合成在所述目标位置；识别出所述密度等级标识为0时，在所述目标位置不进行该植株层的拼铺合成处理。5.如权利要求1所述的基于泊松盘样本块的植被分布快速合成方法，其特征在于，统计的所述总...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨刚，林琳，杨猛，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11